信息流廣告投放過程中,日常數據監控怎么做保證快速有效?

問:信息流廣告投放過程中,日常數據監控怎么做才能保證快速有效呢?

答:推廣數據指標那么多,在分析的時候到底有什么樣的優先級?這里給大家一些方法供參考:

1)統計報表模板

首先我們要做一個屬于自己的數據報表統計模板,把需要做出分析的數據全部導出。表頭如下:

數據報表統計模板

整個表格我們分為基礎數據和轉化數據兩個大的模塊。

其中,基礎數據包含消費、千次曝光價格、點擊量、點擊單價以及點擊率;而轉化數據則根據不同的轉化通道和窗口,來設置需要跟蹤的指標。例如,轉化窗口是表單,那么我們需要統計表單提交量、表單提交率、單個表單提交所消耗的廣告成本(注:如涉及返點,需要將廣告幣成本和實際現金成本都列出來)。其他轉化方式(電話、下載、微信加粉)與之雷同,詳情大家可以參考表頭里的指標。

反過來我們講一講,為什么要做一個屬于自己的模板?

數據分析的意義在于,讓我們對推廣的效果反饋更加明確,從而做出進一步的策略調整。因此需要統計的數據指標,一定是你最關心的,換句話說,是最影響結果的。所以,表格模板絕不是別人怎么做,我就怎么做。而是需要自身清晰的知道,每一個指標在我的系統里是什么作用,為什么要監測它,它的變化有哪些影響因素,它又會影響到哪些指標。

這才是數據篩選的意義。

2)寶塔法則

數據的篩選和統計只是第一步,接下來我們需要對收集的數據進行整理和分析。但在分析之前,我們需要明確一個原則,就是今天我跟大家提出的“寶塔法則”:

大家都知道,正常的寶塔法則是這樣:

寶塔法則

而寶塔法則是這樣:

寶塔法則

雖然這個圖有點丑,但相信朋友們已經看出了端倪,其實是正好相反的流程。具體什么意思呢?

當我們在統計數據、分析營銷轉化漏斗的時候,需要正向逆向結合來看。

換句話說,當我們在關注曝光量/點擊量等基礎數據的時候,同時需要關注轉化量;結合轉化量,再回過頭去看基礎數據。

這個是我們數據分析的原則和根本。

3)四象限法則

數據也篩選了、原則也確定了,那么接下來就是我們真正意義上的數據分析,這里給大家推薦非常經典的轉化評估的四象限法則:

四象限法則

在這個四象限法則里,橫坐標代表著我們的廣告費用消耗,縱坐標代表著廣告產生的轉化量,我們逐一看來:

第一象限:有三個屬性標簽,即轉化高、消耗多、成本高。這一類的數據,需要優化的因素比較多,重點在于出價、點擊率/轉化率(O系和CPA模式下需要分析轉化率)以及文案創意的精準度。

第二象限:這一部分是最優的廣告數據,轉化高成本低,可以持續保持觀察,當然有錢的主兒也可適當擴量。

第三象限:這一部分很明顯就是廣告沒能投放出去,曝光量級太小,那么我們優化的時候就需要優先考慮展現量。(展現量如何優化想必不用講了)

第四象限:最后這部分的數據,轉化量低、轉化成本過高,我們優先考慮優化的便是投放方案(包括創意/落地頁/定向等)以及流量的精準度。

以上就是我們常用的數據分析方法,希望對你有所啟發。

(回答人:走走)

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